import torch

#一组训练数据个数
batch_size = 1
#sql_len即循环次数 例3表示有三天的气温数据
seq_len = 3
#特征 例4表示天气特征
input_size = 4
hidden_size =2
#输入维度input_size,隐藏层维度hidden_size
cell = torch.nn.RNNCell(input_size = input_size, hidden_size = hidden_size)
#随机生成一组三维数据
dataset = torch.randn(seq_len,batch_size,input_size)
#初始化时设为零向量
hidden = torch.zeros(batch_size, hidden_size)

for idx,input in enumerate(dataset):
    #循环seqlen次
    print('=' * 20,idx,'=' * 20)
    print('Input size:', input.shape)
    # 输入的input 的维度（B*input_size）, hidden的维度（B*hidden_size）
    # 输出的hidden维度（B*hidden_szie）
    hidden = cell(input, hidden)

    print('outputs size: ', hidden.shape)
    print(hidden)